Análisis de la heterogeneidad del índice normalizado diferencial de vegetación (NDVI) del bosque húmedo de montaña en Hidalgo, México.

Abstract

El Índice Normalizado Diferencial de la Vegetación (NDVI por sus siglas en inglés) es una medida que se obtiene de la combinación de la reflectancia de dos o más longitudes de onda en la superficie de la tierra, captadas en imágenes satelitales. Estas imágenes consideran características que incluyen temporalidad, resolución espacial y espectral. El NDVI resalta la presencia de vegetación saludable y con mayor actividad fotosintética y se ha usado ampliamente para evaluar impactos y alteraciones en la vegetación cuando no son tan evidentes. En México, el Bosque Húmedo de Montaña (BHM) es el bioma que contiene la más alta riqueza de especies por unidad de superficie y provee una amplia gama de servicios ecosistémicos; desafortunadamente las actividades antropogénicas y el cambio climático incrementan su vulnerabilidad en toda su distribución. En esta investigación se analiza la variabilidad espacio-temporal del NDVI del bosque húmedo de montaña en el Estado de Hidalgo y su relación con algunas variables ambientales. Para ello se hizo la delimitación geográfica de la distribución del BHM en Hidalgo usando percepción remota. Mediante el uso de imágenes de satélite Landsat se obtuvieron los valores del índice durante los meses de la época seca de los años 2013 a 2016. Se generaron 14 variables ambientales, tres de relieve, dos de suelo y nueve de clima para explicar la variabilidad del índice mediante modelos de regresión lineal múltiple. Todas las variables fueron integradas en un sistema de información geográfico (SIG), de donde se extrajo una matriz de puntos. Se generaron modelos de regresión para intentar explicar el valor mensual del NDVI y un modelo general para toda la época seca del período analizado. Se identificó que en la mayoría de los modelos, las variables que explican la heterogeneidad del NDVI para los valores mensuales son el relieve y la precipitación anual, mientras que para la época seca las variables que explican el más alto porcentaje de la variabilidad en el NDVI son: la temperatura mínima y el relieve. La heterogeneidad del NDVI integrada a un SIG identificó la estacionalidad del BHM resultando en una excelente herramienta para analizar tanto su fragmentación como su distribución regional discontinua y las variables asociadas con ellas en Hidalgo. _______________ ANALYSIS OF THE HETEROGENEITY OF THE NORMALIZED DIFFERENTIAL VEGETATION INDEX (NDVI) OF THE HUMID MOUNTAIN FOREST IN THE STATE OF HIDALGO, MEXICO. ABSTRACT: The Normalized Differential Vegetation index (NDVI) is a measure obtained from a combination of reflectance of two or more wavelengths from the surface of the earth, captured in satellite images. The NDVI stands out the presence of healthy vegetation and with more photosynthetic activity. The values of NDVI evaluates impacts and alterations in the vegetation even as they are not so evident. In Mexico, the HMF is the biome that holds the highest species richness per surface unit and it provides a wide range of environmental services. Unfortunately, the human activities and climatic change increases the vulnerability of the HMF throughout their natural range. In this research, we analyzed the NDVI variability of the HMF in the State of Hidalgo at spatial and temporal scales and its relationship with some environmental variables. We used satellite images of Landsat to define the geographic range limits of the HMF in Hidalgo, and to estimate the values of NDVI during the months of dry season of years 2013 to 2016. We generated 14 environmental variables, to explain the variability of NDVI applying multiple regression models; the variables were three of relief, two soil properties and nine of climate. All variables integrated in a geographical information system (GIS) served to extract a matrix data points. The generated regression models explained both, the value of NDVI for the complete dry season and for each month. Most of the regression models identified the relief and annual rainfall as the most important variables to explain the variability of the monthly NDVI values, while the minimum temperature and relief explained heterogeneity of the complete dry season. The heterogeneity of NDVI integrated to a GIS, identified the seasonality of the BHM resulting in an excellent tool to analyze forest fragmentation and regional discontinuity, and the variables associated with them in the state of Hidalgo.